Светлана Сергеева 
Искусственный интеллект за последний год стал движущей силой многих масштабных разработок. Сейчас он зашел значительно дальше за пределы создания только картин и текстов. Ученые привлекли искусственный разум к борьбе со старением - одной из самых больших проблем человечества. Системы машинного обучения были использованы, чтобы открыть новые лекарства против биологических часов человека.
ИИ уменьшает время на поиск лекарств против старения
Как известно, чем больше данных имеет робот, тем выше точность его действий. Ранее искусственный интеллект использовали для создания роботов, играющих в шахматы, беспилотных автомобилей и даже телевизионных рекомендаций по требованию. На этот раз ученые привлекли определенный алгоритм для поиска новых сенолитических лекарств.
Сенолитики - форма лекарств, которая может замедлять старение и предотвращать возрастные заболевания. Они уничтожают состаренные клетки - поврежденные и неспособные размножаться, но способные выделять вещества, вызывающие воспаление.
Несмотря на то, что сенолитики являются мощными лекарствами, их разработка может быть дорогой и требует много времени. Заметив это, Ванесса Смер-Баррето, научный сотрудник шотландского Института генетики и молекулярной медицины, обратилась к искусственному интеллекту.
По ее словам, создание собственных биологических данных может быть очень дорогим процессом, требующим немало времени, но исследователи пытались решить эту проблему при ограниченных средствах. Госпожа Смер-Баррето говорит, что они взяли учебные данные из имеющейся литературы и рассмотрели, как использовать их с ИИ, чтобы ускорить работу.
Используя алгоритм машинного обучения, исследовательница смогла найти 3 перспективных варианта для возможных лекарств против старения. Для этого госпожа Смер-Баррето вместе с коллегами предоставила модели ИИ примеры известных сенолитиков и несенолитиков, научив робота различать их. Затем эти данные можно было использовать, чтобы предсказать наличие неизвестных ранее молекул для борьбы со старением клеток.
Всего 5 минут - и найдено лекарство против старения
Известно около 80 сенолитиков, но только 2 из них были испытаны на людях. Вместе с огромными средствами нужно 10-20 лет, чтобы лекарства против старения вышли на рынок.
Команда Смер-Баррето прочитала широкий спектр документов, но выборочно подходила к результатам. Исследователи ограничились лишь 58 соединениями, исключив любые варианты, которые давали нечеткие результаты.
Всего 4340 молекул было введено в модель ИИ, которая вернула список результатов всего за 5 минут. Модель идентифицировала 21 молекулу с самыми высокими показателями, которые, по ее мнению, вероятно были сенолитиками. Без ИИ этот процесс мог бы занять недели и потребовал бы огромных сумм денег, чтобы получить эти результаты.
Наконец, потенциальные кандидаты на лекарство были протестированы на двух типах клеток - здоровых и стареющих. Из 21 молекулы только 3 способны устранить стареющие клетки, сохраняя нормальные клетки живыми. Затем эти новые сенолитики были подвергнуты дальнейшему тестированию, чтобы понять, как они взаимодействуют с организмом.
На шаг ближе к созданию лекарства против старения
Хотя исследование было успешным, как отмечает издание научный фокусНо это только начало. По словам госпожи Смер-Баретто, следующий шаг - объединиться с клиницистами и попробовать испытать обнаруженные лекарства на образцах прочной ткани легких человека.
С помощью будущих тестов команда исследователей надеется увидеть, сможет ли это лекарство бороться со старением ткани поврежденных органов. Госпожа Смер-Баретто отмечает, что пациенту необязательно предоставлять большую дозу препарата, особенно на ранних стадиях. Вообще сначала лекарство протестируют на моделях тканей, а потом уже будут вводиться локально или в микродозах.
По словам госпожи Смер-Баретто, сначала препараты должны пройти много этапов. Даже если они попадут на рынок, то сначала пройдут ряд тестов на безопасность.
Несмотря на то, что этот метод исследования данных использовался для поиска лекарств против старения, ничто не мешает применять ИИ в других сферах. Подобные модели можно будет применять в отношении препаратов от других заболеваний (например, рака).
Фото: pexels.com
